TechCrunch: Recursive Superintelligence запускается с $650 млн для создания самоулучшающегося AI

14 мая 2026 года TechCrunch сообщил о запуске Recursive Superintelligence — стартапа, основанного Ричардом Сочером (ранее — основатель You.com и Chief Scientist в Salesforce) с финансированием в $650 млн. Цель компании — создать AI, способный автономно совершенствовать себя: выявлять собственные слабости и перестраивать свою архитектуру без участия человека.

Что строит компания

Сочер описывает подход как принципиально отличный от простых систем автоматизированных исследований. Предполагаемый процесс охватывает весь цикл: генерация направлений исследований, реализация новых подходов и валидация результатов — полностью в автоматическом режиме. В команде — Питер Норвиг, бывший директор исследований Google, и Тим Ши, ранее работавший в Cresta. Компания планирует выпустить продукты в горизонте кварталов, а не лет, несмотря на амбициозность исследовательской задачи.

В интервью Сочер признал, что распределение вычислительных ресурсов станет важным стратегическим вопросом по мере того, как AI-системы обретут способность самостоятельно направлять собственные исследования: решения о том, какие задачи — болезни, энергетика, инфраструктура — получат приоритет в вычислениях, приобретут принципиально иной характер по сравнению с сегодняшним планированием продуктового роадмапа.

Почему это важно для PM

Это событие находится на дальнем конце текущей AI-траектории, но уже сейчас имеет практические следствия. Формулировка Сочера — AI, способный взять исследовательскую цель и выполнить её от начала до конца, — это более острая версия того, что автономные агенты для написания кода и мультиагентные системы уже делают в процессах продуктовой разработки сегодня. Различие между AI, который помогает выполнить задачу, и AI, который выполняет задачу целиком — это различие, с которым продуктовые команды, создающие AI-фичи, уже сталкиваются на практике.

Привлечение $650 млн также сигнализирует о сохраняющейся уверенности инвесторов в фундаментальных AI-исследованиях как продуктовой категории, что влияет на конкурентную среду для любого продукта, построенного на AI-возможностях.